Fugu-MT 論文翻訳(概要): An Effective Loss Function for Generating 3D Models from Single 2D Image without Rendering

論文の概要: An Effective Loss Function for Generating 3D Models from Single 2D Image without Rendering

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.03390v1
Date: Fri, 5 Mar 2021 00:02:18 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-03-09 07:12:56.426280
Title: An Effective Loss Function for Generating 3D Models from Single 2D Image without Rendering
Title（参考訳）: レンダリングのない単一2次元画像から3次元モデルを生成するための有効な損失関数
Authors: Nikola Zubi\'c, Pietro Li\`o
Abstract要約: 微分レンダリングは、シングルビュー3Dレコンストラクションに適用できる非常に成功した技術である。電流は、ある3d再構成対象のレンダリング画像と、与えられたマッチング視点からの接地画像との間のピクセルによる損失を利用して、3d形状のパラメータを最適化する。再構成された3次元点群の投影が地上真理物体のシルエットをどの程度覆うかを評価する新しい効果的な損失関数を提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Differentiable rendering is a very successful technique that applies to a Single-View 3D Reconstruction. Current renderers use losses based on pixels between a rendered image of some 3D reconstructed object and ground-truth images from given matched viewpoints to optimise parameters of the 3D shape. These models require a rendering step, along with visibility handling and evaluation of the shading model. The main goal of this paper is to demonstrate that we can avoid these steps and still get reconstruction results as other state-of-the-art models that are equal or even better than existing category-specific reconstruction methods. First, we use the same CNN architecture for the prediction of a point cloud shape and pose prediction like the one used by Insafutdinov \& Dosovitskiy. Secondly, we propose the novel effective loss function that evaluates how well the projections of reconstructed 3D point clouds cover the ground truth object's silhouette. Then we use Poisson Surface Reconstruction to transform the reconstructed point cloud into a 3D mesh. Finally, we perform a GAN-based texture mapping on a particular 3D mesh and produce a textured 3D mesh from a single 2D image. We evaluate our method on different datasets (including ShapeNet, CUB-200-2011, and Pascal3D+) and achieve state-of-the-art results, outperforming all the other supervised and unsupervised methods and 3D representations, all in terms of performance, accuracy, and training time.
Abstract（参考訳）: 微分レンダリングは、シングルビュー3Dレコンストラクションに適用できる非常に成功した技術である。現在のレンダラーは、ある3d再構成されたオブジェクトのレンダリング画像と与えられた一致視点からの接地画像との間のピクセルによる損失を利用して、3d形状のパラメータを最適化する。これらのモデルにはレンダリングステップと、シェーディングモデルの可視性処理と評価が必要である。本稿の主目的は,これらのステップを回避し,既存のカテゴリ固有の再構築手法と同等あるいはそれ以上に優れた最先端モデルとして,再構築結果が得られることを示すことである。まず、同じCNNアーキテクチャを使用して点群形状の予測を行い、Insafutdinov \& Dosovitskiyが使用するようなポーズ予測を行います。第2に,再構成された3次元点雲の投影が地上真理物体のシルエットを如何にカバーしているかを評価する新しい有効損失関数を提案する。次にポアソン表面再構成を用いて再構成された点雲を3次元メッシュに変換する。最後に、特定の3Dメッシュ上でGANベースのテクスチャマッピングを行い、単一の2Dイメージからテクスチャ化された3Dメッシュを生成する。本研究では,ShapeNet,CUB-200-2011,Pascal3D+などの異なるデータセット上で評価を行い,その性能,精度,トレーニング時間など,教師なしおよび教師なしの他の手法や3D表現よりも優れていることを示す。

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